"""
运行示例 - 展示如何使用有感情的AI助手
"""

import sys
sys.path.insert(0, '/home/dhz/my_project/sados')

from llm_client import LLMClient
from emotion_engine import EmotionEngine
from prompts import SYSTEM_PROMPT

def run_example():
    """运行一个简单的示例"""
    
    print("=" * 60)
    print("💭 有感情的AI助手 - 示例程序")
    print("=" * 60)
    print()
    
    # 初始化客户端
    llm_client = LLMClient()
    emotion_engine = EmotionEngine()
    
    # 模拟对话
    messages = []
    
    # 示例消息
    examples = [
        {
            "user": "我今天感到很难过，工作的压力太大了。",
            "personality": "同情共鸣"
        },
        {
            "user": "有什么办法可以缓解压力吗？",
            "personality": "专业理性"
        },
        {
            "user": "谢谢你的建议，感觉好多了！",
            "personality": "温暖友善"
        }
    ]
    
    for i, example in enumerate(examples, 1):
        user_input = example["user"]
        personality = example["personality"]
        
        print(f"例子 {i}:")
        print(f"👤 用户: {user_input}")
        print(f"性格: {personality}")
        print()
        
        # 添加到消息列表
        messages.append({
            "role": "user",
            "content": user_input
        })
        
        # 分析用户情感
        user_emotion = emotion_engine._analyze_text(user_input)
        print(f"📊 用户情感: {user_emotion}")
        
        # 这里通常会调用LLM，但在示例中我们跳过实际API调用
        # 在实际应用中，需要配置API密钥
        
        # 模拟AI响应
        sample_responses = {
            "我理解你的压力。工作确实会让人感到疲惫。也许我们可以谈谈是什么让你感到沮丧？": "sad",
            "有几个方法可能会有帮助。首先，定期休息很重要。其次，尝试冥想或深呼吸练习。最后，与朋友或家人谈论可能会有帮助。": "calm",
            "太棒了！我很高兴听到你感觉好了。记住，我随时都在这里支持你！": "happy"
        }
        
        ai_response = list(sample_responses.keys())[i-1]
        emotion_type = list(sample_responses.values())[i-1]
        
        print(f"🤖 AI: {ai_response}")
        
        # 分析情感
        emotion, emotion_text = emotion_engine.analyze(user_input, ai_response)
        print(f"💗 AI情感: {emotion_text}")
        print()
        
        messages.append({
            "role": "assistant",
            "content": ai_response,
            "emotion": emotion,
            "emotion_text": emotion_text
        })
    
    # 显示对话总结
    print("=" * 60)
    print("📊 对话情感总结")
    print("=" * 60)
    summary = emotion_engine.get_conversation_emotion_summary()
    print(f"主要情感: {summary['dominant_emotion']}")
    print(f"情感多样性: {summary['emotion_diversity']}")
    print(f"情感分布: {summary['emotion_breakdown']}")
    print()
    
    print("✅ 示例程序完成！")
    print()
    print("现在你可以运行: streamlit run app.py")
    print("来启动完整的Web应用。")

if __name__ == "__main__":
    run_example()
